Flourish获5亿美元融资，用神经科学打造50瓦以下“生物级”AI
AI初创公司Flourish完成5亿美元融资，拟结合神经科学从头设计低功耗AI架构。目标是将系统运行功率控制在50瓦以内，接近人脑20瓦能效水平，并正与大型芯片厂商谈判落地。团队由前亚马逊高管、神经科学家及前DeepMind研究员组成。
事件概述
AI初创公司Flourish宣布获得5亿美元融资。公司由前亚马逊核心高管Rob Williams、前微软IE开发者兼神经科学家Thomas Reardon、以及前DeepMind研究员Greg Wayne联合创立，团队目前约20位神经科学与AI研究人员。Reardon此前创办的神经接口公司CTRL-labs被Meta以约5亿美元收购，其技术成为Meta Neural Band的底层基础。
核心研发方向：构建低功耗“Cortex AI”
Flourish放弃扩大传统大模型规模的路线，转向从神经科学中寻找高能效原理。重点研究两个方向：
- 皮层柱（cortical columns）：被认为是大脑的“标准计算单元”。
- 受海马体启发的内存处理机制：使模型无需海量数据即可学习。
目标是打造名为“Cortex AI”的合成智能系统，其运行功率控制在50瓦及以下，算力和能耗仅为当前大语言模型的一小部分。目前正与一家大型芯片制造商谈判，计划将该系统落实到芯片上。
基础研究与工程化路径
团队计划在纳米、微观、介观等多尺度采集神经数据，开展鸟类鸣唱神经机制等基础实验，以挖掘智能的核心算法。从大脑皮层柱、海马体等生理机制中提取线索，转化为可持续学习、低功耗运行的模型架构。
行业背景：AI效率曲线的探索
当前人脑处理信息功耗约20瓦，而AI训练集群中单块芯片能耗是它的30倍以上。大模型多为静态系统，难以持续学习，堆算力、堆数据的扩张模式遭遇瓶颈。除Flourish外，已有Unconventional AI、Cortical Labs、Cartesia、Groq、Cerebras、Etched等公司从生物学能效、模型架构、专用硬件等方向探索低能耗新路径。这类探索有望为机器人、端侧智能等物理场景带来新的效率曲线。